Text

Pengelompokan dokumen berbasis algoritma genetika

Pengelompokan (clustering) merupakan sebuah metode untuk menggabungkan himpunan objek
ke dalam kelompok-kelompok sedemikan rupa sehingga objek dalam kelompok (cluster) lebih
mirip (karena suatu hal) satu sama lain daripada objek di kelompok lain [1]. Document
clustering (pengelompokan dokumen) merupakan proses pengelompokan yang dilakukan terhadap
suatu koleksi dokumen. Pengelompokan dokumen diterapkan dalam beberapa bidang seperti
penambangan web, mesin pencari (search engine), dan temu kembali informasi (information
retrieval) [3]. Hal yang dilakukan dalam pengelompokan dokumen adalah mengukur kemiripan
(similarity) antar dokumen dan mengelompokan dokumen yang serupa. Salah satu algoritma
pengelompokan yang paling sering digunakan adalah K-means. Namun, algoritma K-means
memiliki kekurangan yaitu dapat terjebak dalam local optimum. Local optimum adalah suatu
solusi yang optimal (baik maksimal maupun minimal) diantara kandidat solusi yang berdekatan
dalam masalah optimasi. Dikatakan lokal karena solusi ini hanya optimal apabila dibandingkan
dengan kandidat solusi yang berdekatan, tidak optimal secara keseluruhan (global optimum).
Algoritma genetika atau biasa disebut Genetic Algorithm (GA) adalah suatu algoritma
pencarian yang terinspirasi dari proses seleksi alam yang terjadi secara alami dalam proses evolusi.
GA merupakan metode penyelesaian masalah yang menggunakan genetika sebagai pemodelannya.
Dalam penelitian ini, GA akan digunakan sebagai solusi dari masalah local optimum. Local
optimum dapat diatasi oleh GA yang sudah terbukti efektif dalam masalah pencarian dan
optimasi. GA dapat digunakan untuk mengelompokkan dokumen dengan beberapa adaptasi
terhadap representasi kromosom, fungsi fitness, seleksi, persilangan, dan mutasi.
Algoritma genetika dan algoritma K-means diuji menggunakan suatu dataset berlabel untuk
membandingkan waktu dan hasil pengelompokan dari kedua algoritma tersebut. Berdasarkan
hasil eksperimen menggunakan dataset dalam penelitian ini, rata-rata nilai purity dari hasil
pengelompokan menggunakan algoritma genetika adalah sebesar 0.799, lebih baik 56% dibandingkan
dengan menggunakan algoritma K-means. Hal ini membuktikan bahwa algoritma
genetika sudah dapat mengelompokan dokumen dengan hasil yang memuaskan. Namun dari
segi waktu, algoritma genetika membutuhkan waktu 4365% lebih lama dibandingkan dengan
algoritma K-means. Hal ini disebabkan oleh proses komputasi yang dilakukan pada algoritma
genetika jauh lebih banyak dan kompleks dibandingkan dengan algoritma K-means.

Kata-kata kunci: Algoritma genetika, Pengelompokan dokumen, Algoritma K-means, TF-IDF,
Local optimum

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

No. Panggil

INFO HER p/19

Penerbit

Bandung : Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi dan Sains - UNPAR., 2019

Deskripsi Fisik

xxi, 98 p. : il. ; 30 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

-

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

1609 - FTIS

Pernyataan Tanggungjawab

Cornelius David Herianto

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar